Giáo trình hướng dẫn phân tích hoạt động kinh doanh trong doanh nghiệp bằng phương pháp so sánh tương đối p5 ppt

22

Nếu trong Tools không hiện hành sẵn Data Analysis, ta dùng lệnh: Tools /
Add – Ins / Analysis ToolPak / OK.
Giải thích các thông số tính được cụ thể tại cột chi phí:
Mean
(giá trò trung bình): là bình quân số học (Average) của tất cả các giá
trò quan sát. Được tính bằng cách lấy tổng giá trò các quan sát (Sum) chia cho số
quan sát (Count).
1
2.267
377,83
6
n
i
i
X
X
n
=
= = =
∑

Standard Error
(sai số chuẩn): dùng để đo độ tin cậy của giá trò trung bình
mẫu. Được tính bằng cách lấy độ lệch chuẩn (Standard Deviation) chia cho căn
bậc 2 của số quan sát.
36,26
14,80

6
X
S
n
σ
= = =

Ta có thể nói: có khả năng 95% là giá trò trung bình nằm trong khoảng cộng
trừ (+/-) 2 lần sai số chuẩn so với giá trò trung bình. Theo ví dụ trên, đó là
khoảng:
(
)
(
)
[
]
377,83 2 14,8 ;377,83 2 14,8 tức là khoảng
: 348,23 ; 407,43
− × + ×
 
 

Dựa vào công thức trên ta cũng thấy rằng: với độ lệch chuẩn
σ
không đổi,
n càng lớn thì S càng nhỏ. Tức khoảng dao động sẽ hẹp hơn và độ chính xác sẽ
cao hơn. Người ta cũng dựa vào công thức này để tính số quan sát cần thiết n.
Median
(trung vò): là giá trò nằm ở vò trí trung tâm (khác với giá trò trung
bình Mean). Được tính bằng cách:

•

Nếu số quan sát n là số lẽ: sắp xếp các giá trò quan sát từ nhỏ đến
lớn, giá trò đứng vò trí chính giữa là số trung vò.
Click to buy NOW!
P
D
F
-
X
C
h
a
n
g
e

V
i
e
w
e
r
w
w
w
.
d
o
c

u
-
t
r
a
c
k
.
c
o
m
Click to buy NOW!
P
D
F
-
X
C
h
a
n
g
e

V
i
e
w
e
r

w
w
w
.
d
o
c
u
-
t
r
a
c
k
.
c
o
m


23

•

Nếu số quan sát n là số chẵn: sắp xếp các giá trò quan sát từ nhỏ đến
lớn, trung bình cộng của 2 giá trò đứng ở vò trí chính giữa là số trung
vò.
Theo ví dụ trên, ta sắp xếp các quan sát có giá trò từ nhỏ đến lớn: 323, 354,
365, 403, 410, 412.
365 403

384
2
Median
+
= =

Mode
(yếu vò): là giá trò xuất hiện nhiều lần nhất. Theo ví dụ trên, ta không
có yếu vò nào cả (#N/A)
Standard Deviation
(độ lệch chuẩn): được xem như là độ lệch trung bình,
đại diện cho các độ lệch (hiệu số) giữa các giá trò quan sát thực và giá trò trung
bình (Mean). Độ lệch chuẩn là đại lượng dùng để đo mức độ phân tán (xa hay
gần) của các giá trò quan sát xung quanh giá trò trung bình. Được tính bằng cách
lấy căn bậc 2 của phương sai
2
σ
(trung bình của bình phương các độ lệch: độ
lệch âm – negative deviation và độ lệch dương – positive deviation).
2
1.314,97 36,26
σ σ
= = =

(
: đọc là sigma
σ
)
Sample Variance
(phương sai mẫu): là trung bình của bình phương các độ

lệch. Giống như độ lệch chuẩn, nó cũng dùng để xem mức độ phân tán các giá
trò quan sát thực xung quanh giá trò trung bình. Được tính bằng cách lấy tổng các
bình phương các độ lệch (tổng các hiệu số giữa giá trò quan sát thực và giá trò
trung bình) chia cho số quan sát trừ 1 (n – 1). Theo ví dụ trên ta có:
2
2
1
1.314,97
( )
1
n
i
i
X X
n
σ
=
= =
−
−
∑

(
2
: đọc là sigma
σ
bình phương)
Click to buy NOW!
P
D

F
-
X
C
h
a
n
g
e

V
i
e
w
e
r
w
w
w
.
d
o
c
u
-
t
r
a
c
k

.
c
o
m
Click to buy NOW!
P
D
F
-
X
C
h
a
n
g
e

V
i
e
w
e
r
w
w
w
.
d
o
c

u
-
t
r
a
c
k
.
c
o
m


24

Kurtosis
(độ chóp): là hệ số đặc trưng thống kê dùng để đo mức độ “đồng
nhất” của các giá trò quan sát.
•

Đường cong rất chóp (very peaked): nhọn đứng, kurtosis > 3. Nếu
đường biểu diễn dưới đây mô tả phân phối các giá trò doanh thu, ta
có thể nói rằng đa số các giá trò doanh thu rất gần với nhau (the same
revenue) dù có một số ít mang giá trò rất nhỏ hoặc rất lớn.

•

Đường cong rất bẹt (very flat): phẳng nằm, kurtosis < 3. Nếu đường
biểu diễn dưới đây mô tả phân phối các giá trò doanh thu, ta có thể
nói rằng đa số các giá trò doanh thu được trải đều từ nhỏ đến lớn
trong một khoảng rộng hơn.




Theo ví dụ trên, độ chóp bằng: - 1,30.

Skewness
(độ nghiêng): là hệ số dùng để đo “độ nghiêng” khi phân phối
xác suất không cân xứng theo hình chuông đều.
Click to buy NOW!
P
D
F
-
X
C
h
a
n
g
e

V

i
e
w
e
r
w
w
w
.
d
o
c
u
-
t
r
a
c
k
.
c
o
m
Click to buy NOW!
P
D
F
-
X
C

h
a
n
g
e

V
i
e
w
e
r
w
w
w
.
d
o
c
u
-
t
r
a
c
k
.
c
o
m

25

•

Nghiêng về trái ta còn gọi là “nghiêng âm” (Skewned to the left),
skewness < -1: nghiêng nhiều, > 0,5: nghiêng ít. Nếu đường biểu
diễn dưới đây mô tả phân phối các giá trò doanh thu, ta có thể nói
rằng đa số các giá trò doanh thu gần với doanh thu lớn nhất dù có một
số ít mang giá trò nhỏ hơn hoặc rất nhỏ (ở bên trái).





•

Nghiêng về phải ta còn gọi là “nghiêng dương” (Skewned to the
right), skewness > 1: nghiêng nhiều, < 0,5: nghiêng ít. Nếu đường
biểu diễn dưới đây mô tả phân phối các giá trò doanh thu, ta có thể
nói rằng đa số các giá trò doanh thu gần với doanh thu nhỏ nhất dù có
một số ít mang giá trò lớn hơn hoặc rất lớn (ở bên phải).





Theo ví dụ trên, độ nghiêng bằng: -0,58.
Range

(khoảng) also range width (hay bề rộng của khoảng): là độ dài của
khoảng quan sát (khoảng biến thiên), được tính bằng lấy giá trò quan sát cực đại
Max trừ đi giá trò quan sát cực tiểu Min.
Range = Max – Min = 412 – 323 = 89
Minimum
(giá trò quan sát cực tiểu): giá trò nhỏ nhất trong các quan sát.
Click to buy NOW!
P
D
F
-
X
C
h
a
n
g
e

V
i
e
w
e
r
w
w
w
.
d

o
c
u
-
t
r
a
c
k
.
c
o
m
Click to buy NOW!
P
D
F
-
X
C
h
a
n
g
e

V
i
e
w

e
r
w
w
w
.
d
o
c
u
-
t
r
a
c
k
.
c
o
m


26

Min = 323
Maximum
(giá trò quan sát cực đại): giá trò lớn nhất trong các quan sát.
Max = 412
Sum
(tổng cộng giá trò của các quan sát): là tổng cộng tất cả các giá trò của

tất cả các quan sát trong tập dữ liệu.
Theo ví dụ trên, ta có:
1
2.267
n
i
i
Sum
X
=
= =
∑

Count
(số quan sát): là số đếm của số lần quan sát (n). Theo tập dữ liệu ở
ví dụ trên, ta có:
n = 6
Phương pháp thống kê hồi quy:
Còn gọi là thống kê hồi quy đơn giản (simple regression statistical) dùng
phương pháp thống kê toán để tính các hệ số a, b của phương trình hồi quy dựa
trên toàn bộ quan sát của tập dữ liệu. Đây là phương pháp đáng tin cậy nhất và
vì vậy đòi hỏi công phu hơn.
Vẫn dùng số liệu ở ví dụ trên, lập bảng tính các trò số cơ sở rồi căn cứ vào
công thức để tính các thông số của phương trình.
Ta có công thức trong thống kê toán:
( )( )
1
2
1
( )

i i
n
i
n
i
i
b
X X Y Y
X X
=
=
=
− −
−
∑
∑
(1.3)
a Y bX
= −
(1.4)
Chứng minh công thức:
Click to buy NOW!
P
D
F
-
X
C
h
a

n
g
e

V
i
e
w
e
r
w
w
w
.
d
o
c
u
-
t
r
a
c
k
.
c
o
m
Click to buy NOW!
P

D
F
-
X
C
h
a
n
g
e

V
i
e
w
e
r
w
w
w
.
d
o
c
u
-
t
r
a
c

k
.
c
o
m